## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437

## Penerapan Neural Network dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation pada Prediksi Putusan Perceraian
Zulastri * , Iis Afrianty, Elvia Budianita, Fadhilah Syafria
Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850124442@students.uin-suska.ac.id, 2 iis.afrianty@uin-suska.ac.id, 3 elvia.budianita@uin-suska.ac.id,
4 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850124442@students.uin-suska.ac.id Submitted: 29/10/2022 ; Accepted: 03/12/2022 ; Published : 30/12/2022
Abstrak− Tingginya  angka  perceraian  memberikan  dampak  buruk  bagi  pasangan  yang  akan  mengajukan  perceraian  dan  juga menimbulkan  dampak  ekstrim  bagi  anak  seperti  gangguan  terhadap  psikis  anak.  Besarnya  dampak  dari  perceraian  maka  perlu dilakukannya  prediksi  putusan  percerain.  Pada  penelitian  dilakukan  penerapan  metode  backpropagation  untuk  memprediksi putusan perceraian. Data yang digunakan adalah data perkara putusan perceraian dari Pengadilan Agama Pekanbaru dari tahun 2020  -  2021  berjumlah 779.  Adapun  dataset  yang diperoleh  tidak  seimbang dengan  kelas  dikabulkan  724  dan  kelas  ditolak  55 penyeimbangan dilakukan dengan mengurangi kelas yang berlebih. Parameter yang digunakan pada penelitian ini membangun 3 model arsitektur [6-7-1], [6-9-1], [6-12-1], learning rate (0.01, 0.03, 0.09), max epoch dan pembagian data (70:30), (80:20), (90:10). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model arsitektur terbaik ada pada arsitektur jaringan [6-9-1] learning rate 0.09 epoch 300 pembagian dataset 80% data latih dan 20% data uji nilai akurasinya adalah 80% dan Mean Squared Error (MSE) sebesar 0.1402. Dalam penelitian ini metode backpropagation berhasil memprediksi putusan perceraian.
Kata Kunci: Akurasi; Backpropagation; Parameter; Perceraian; Prediksi
Abstract −The high divorce rate has a negative impact on couples who will file for divorce and also has an extreme impact on children such as psychological disorders of children. The magnitude of the impact of divorce, it is necessary to predict the divorce decision. In this study, the application of the backpropagation method to predict divorce decisions was carried out. The data used is data on divorce decisions from the Pekanbaru Religious Court from 2020 - 2021 totaling 779. The dataset obtained is not balanced with 724 accepted classes and 55 rejected classes, balancing is done by reducing excess classes. The parameters used in this study build 3 architectural models [6-7-1], [6-9-1], [6-12-1], learning rate (0.01, 0.03, 0.09), max epoch and data sharing (70:30), (80:20), (90:10). The results of this study indicate that the best architectural model is in the network architecture [6-9-1] learning rate 0.09 epoch 300 dataset distribution 80% training data and 20% test data the accuracy value is 80% and the Mean Squared Error (MSE) is 0.1402. In this study, the backpropagation method was successful in predicting divorce decisions.
Keywords : Accuracy; Backpropagation; Parameters; Divorce; Prediction

## 1. PENDAHULUAN
Pernikahan adalah ikatan lahir batin antara seorang pria dengan seorang wanita sebagai suami istri [1]. Tujuan dari perkawinan adalah menghindarkan diri dari perbuatan zina, melestarikan keturunan, dan sebagai bentuk ibadah serta sebagai media untuk membentuk suatu keluarga yang tenteram yang menuntut adanya interaksi kepedulian diantara suami istri [2]. Dalam perkawinan tidak selalu berjalan dengan baik terkadang ada perselisihan yang tidak dapat di selesaikan  sehingga  berujung  pada  kasus  perceraian  [3].  Perceraian  adalah  melepaskan  ikatan  pernikahan  dimana perpisahan diakui secara sah berdasarkan hukum yang berlaku [4].
Terjadi  peningkatan  angka  perceraian  di  Indonesia  setiap  tahunnya.  Pada  tahun  2015  angka  perceraian  di Indonesia mencapai 353.843 kasus. Pada tahun 2016 meningkat menjadi 365.654 kasus. Pada tahun 2017 meningkat menjadi 374.516 kasus. Pada tahun 2018 terjadi peningkatan angka perceraian sebanyak 408.202 kasus. Pasa tahun 2019 meningkat hingga 439.002 dengan cerai talak sebanyak 112.616 kasus dan cerai gugat sebanyak 326.386 kasus [5].  Berdasarkan  Survei  Sosial  Ekonomi  Nasional  (Susenas)  tingkat  perceraian  di  Indonesia  terus  meningkat  pada 2015 sebanyak 5,89% kemudian mengalami peningkatan persentase perceraian menjadi 6,4% dari 4,7 juta pasangan sampai saat ini [6].
Pekanbaru  sendiri  tercatat  total  perkara  perceraian  yang  teregistrasi  oleh  kepaniteraan  Pengadilan  Agama Pekanbaru pada tahun 2021 adalah sebanyak 1669 kasus percerian, angka ini meningkat dari tahun sebelumnya [7]. Berdasarkan  data  yang  di  dapatkan  di  Pengadilan  Agama  Pekanbaru  mengenai  faktor  penyebab  perceraian  lebih dominan  terjadi  pada  jenis  cerai  gugat  [8].  Faktor  lainnya yaitu  lama  usia  pernikahan dan  jumlah  anak.  Pada  usia pernikahan lima tahun ke bawah perceraian rentan terjadi dan puncaknya pada tahun ke tiga [9]. Berdasarkan psikologi pasangan terdapat masa puber kedua pada seorang suami pada usia 40 tahun dan puber ke 3 pada usia 50-60 tahun [10].
Terjadinya perceraian memberikan dampak buruk bagi pasangan dimana  pasangan akan mengalami tingkat terbesar stres sebelum membuat keputusan untuk bercerai. Dampak selanjutnya juga melibatkan keluarga dari kedua belah pihak terkait terutama dampak terhadap anak lebih ekstrim menimbulkan gangguan terhadap psikis anak [11]. Besarnya dampak dari perceraian tersebut maka perlu dilakukannya prediksi putusan percerain karena dengan adanya prediksi  putusan  perceraian  ini  bisa  menjadi  solusi  yang  baik  bagi  pemerintah,  masyarakat  dan  pasangan  di  masa mendatang  dalam  meminimalisir  terjadinya  perceraian.  Dilakukannya  prediksi  putusan  perceraian  ini  agar  dapat

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
membantu  calon  penggugat  untuk  mengetahui  gambaran  yang  mendasar  terhadap  perkara  perceraian  yang  akan diajukan.
Salah satu metode yang baik dalam melakukan prediksi adalah backpropagation [12]. Backpropagation adalah salah satu metode pembelajaran dari jaringan suaraf tiruan untuk mengatasi masalah menarik yang ditemukan, salah satunya peramalan [13]. Kelebihan dari metode backpropagation yaitu yang bersifat adaptive dan fault tolerance [14]. Penelitian  sebelumnya  telah  dilakukan  dengan  menggunakan  metode  backpropagation  yaitu  prediksi  prestasi mahasiswa  politeknik  bisnis  indonesia  (PBI)  dengan  membangun  10  model  arsitektur  pembagian  data  70:30 didapatkan arsitektur terbaik pada pola 9-2-1 dengan epoch 8149 dan nilai MSE 0.1248 dengan akurasi 87,5% untuk pengujian [15]. Prediksi jumlah pasien sembuh COVID-19 dengan melatih model arsiktektur 4-4-1 jumlah data 25.993 menghasilkan akurasi sebesar 90% [16]. Prediksi tingkat inflasi di kota Samarinda dengan metode backpropagation berdasarkan hasil percobaan dengan arsitektur 5-5-5-1 dan parameter seperti fungsi pembelajaran (trainlm), fungsi aktivasi (logsig, tansig) dan learning rate 0.1 mampu menghasilkan tingkat kesalahan prediksi yang cukup baik dengan nilai MSE sebesar 0.00000424 [17]. Prediksi penyakit jantung koroner arsitektur dalam jaringan ini terdiri dari 13 neuron input dan satu neuron output (dua kelas: 0 atau 1) pada percobaan menggunakan satu hidden layer dengan 4 neuron.  Menggunakan jumlah learning rate = 30 dan target error = 0,5 dengan hasil akurasi hingga 92% [18]. Prediksi penjualan pakaian distro menggunakan pola pelatihan arsitektur 12-10-1 dihasilkan performa terbaik pada epoch ke 211 dari 500 iterasi dengan MSE = 0.00098405 dan akurasi yang diperoleh 98,40% [19].
Berdasarkan uraian latar belakang di atas dan penjelasan beberapa penelitian, maka pada penelitian ini akan dilakukan penerapan metode backpropagation untuk memprediksi putusan perceraian dengan menghasilkan keluaran berupa putusan perkara perceraian dikabulkan atau ditolak dengan membangun model arsitektur dengan nilai error terkecil, berdasarkan jumlah hidden neuron layer, learning rate, max epoch dan pembagian data. Hasil tersebut akan digunakan untuk membantu penggugat atau pemohon dalam menjalani proses perceraian untuk dapat mencapai hasil putusan yang diharapkan.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metodologi  penelitian  adalah  tahapan  yang  diterapkan  peneliti  pada  sebuah  penelitian.  Mendeskripsikan  urutan penelitian, tahapan penelitian yang di terapkan pada penelitian ini memiliki alur seperti gambar 1 di bawah ini.
Gambar 1. Tahapan penelitian prediksi putusan peceraian dengan backpropagation

## 2.1 Pengumpulan Data
Data yang dikumpulkan bersumber dari Pengadilan Agama Pekanbaru dari tahun 2020 - 2021 berjumlah 779 data.
Table 1. Atribut Data Putusan Perceraian
Atribut   Keterangan X1 Jenis Perkawinan X2 Umur penggugat atau pemohon X3 Umur tergugat atau termohon X4 Umur perkawinan X5 Jumlah Anak X6 Hal yang menjadi alasan perceraian Y Label kelas
Atribut  yang  digunakan  yaitu  jenis  perceraian,  umur  penggugat  atau  pemohon  (UP),  umur  tergugat  atau termohon (UT), umur perkawinan (UK), jumlah anak (JA), alasan perceraian dan putusan perceraian.

## 2.2 Persiapan Dataset
Sebelum data benar-benar siap untuk diproses perlu dilakukan persiapan dataset terdiri dari dua aktivitas yaitu seleksi fitur dan pembagian data. Seleksi fitur yaitu melakukan penyeleksian atribut dengan membuang atribut yang tidak diperlukan dalam proses  prediksi nantinya yaitu atribut NO dan Mediasi. NO adalah atribut nomor urut data tidak diperlukan pada proses prediksi karena tidak memiliki pengaruh apapun sehingga dihilangkan. Atribut mediasi juga

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
dihilangkan karena akan menganggu proses prediksi putusan perceraian jika hasil mediasi diterima setelah putusan perceraian dikeluarkan.
Table 2. Dataset Putusan Perceraian X1 X2 X3 X4 X5 X6 Y CG 40 48 9 1 26 Dikabulkan CT 43 38 4 1 6 Dikabulkan CG 31 33 7 2 478 Dikabulkan CT 37 34 11 4 6 Ditolak CG 39 43 15 3 7 Ditolak ..………………………………………………………………................... CG 23 29 7 1 6 Dikabulkan
Setelah melakukan seleksi fitur selanjutnya pembagian data dilakukan. Pembagian data yaitu training data dan testing data. Training data atau data latih merupakan data yang digunakan untuk melakukan pelatihan data. Testing data  atau  data  uji  merupakan  data  yang  digunakan  untuk  menguji  data  yang  telah  selesai  melakukan  pelatihan. Penelitian ini menggunakan tiga pembagian data yaitu (70:30), (80:20), dan (90:10).

## 2.3 Normalisasi Data
Normalisasi  data  adalah  suatu  proses  yang  dilakukan  sebelum  masuk  ke  tahap  pembelajaran.  Normalisasi  data digunakan untuk mengatur susunan data ke dalam bentuk yang lebih kecil tanpa menghilangkan nilai dari data asli [20]. Berikut ini rumus dari normalisasi data:
𝑥 𝑏𝑎𝑟𝑢 = 𝑥 𝑙𝑎𝑚𝑎 −   𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −   𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Tujuan  normalisasi  data  pada  penelitian  ini  yaitu  mentransformasikan  data  sesuai  dengan  fungsi  aktivasi adapun fungsi aktivasi pada penelitian ini adalah sigmoid biner.

## Gambar 2. Grafik Fungsi Sigmoid Biner
Sigmoid biner memiliki nilai 0 – 1. Fungsi ini banyak digunakan untuk nilai output yang terletak pada interval 0 – 1 tetapi bisa digunakan juga untuk nilai output 0 atau 1 [21].
Table 3. Normalisasi pada data latih 80% X1 X2 X3 X4 X5 X6 0 0.478261 0.411765 0.341463 0.25 0.000399 0 0.5 0.529412 0.487805 0.375 0.005262 0 0.413043 0.294118 0.195122 0.375 0.000478 0 0.478261 0.411765 0.414634 0.25 0.000399 1 0.326087 0.27451 0.04878 0.125 0.000399 …………………………………………………………………………………. 0 0.521739 0.431373 0.414634 0.625 0.100941
Tabel 3 menjelaskan nilai dari data setelah dilakukan normalisasi data pada pembagaian data latih sebanyak 80% menggunakan metode skala minmax.
Table 4. Normalisasi pada data uji 20% X1 X2 X3 X4 X5 X6 0 0.059211 0.557692 0.463415 0.714286 0.098969 1 0.02193 0.153846 0.02439 0 0.003436 0 0.02193 0.211538 0.146341 0.285714 0 0 0.037281 0.365385 0.219512 0.428571 0.092096 0 0.015351 0.192308 0.195122 0.285714 0.003436

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
………………………………………………………………………………….. 0 0.046053 0.519231 0.390244 0.428571 0.046048
Tabel 4 menjelaskan nilai dari data setelah dilakukan normalisasi data pada pembagaian data uji sebanyak 20% menggunakan metode skala minmax.

## 2.4 Membangun Model Arsitektur
Pada penelitian ini membangun 3 model arsitektur jaringan untuk mendapatkan model yang optimal dengan inputan sebanyak 6 atribut, neuron hidden dilakukan secara variasi dan output satu. Adapun arsitektur yang dibangun adalah arsitektur 6-7-1, arsitektur 6-9-1, dan arsitektur 6-12-1.

## Gambar 3. Model Arsitektur

## 2.5 Pelatihan Algoritma Backpropagation
Proses pembelajaran backpropagation bekerja dengan menghitung gradien fungsi kerugian yang berhubungan dengan bobot dalam jaringan untuk mengoptimalkan kinerja jaringan dengan menyesuaikan bobot tersebut. Backpropagation menggunakan error output untuk mengubah bobot-bobotnya dalam arah mundur(backward) untuk mendapatkan error ini  maka  lebih  dulu  melalui  tahapan  perambatan  maju  (forward  progation).  Pada  tahap  perambatan  maju  neuron- neuron  diaktifkan  dengan  fungsi  aktivasi  sigmoid.  Kemudian  dilakukan  training  pada  proses  pelatihannya  agar jaringannya dapat seimbang dalam mengenali banyak pola sehingga mampu untuk menghasilkan hasil keluaran yang optimal dari data masukanya [22]. Berikut langkah-langkah algoritma backpropagation [23]: a. Inisiasi bobot dengan nilai acak kecil
b. Melakukan training pada data sampai kondisi berhenti terpenuhi c. Setiap epoch akan membaca data perbaris dalam dataset
Fase I Feedforward
d. Node pada input layer akan dihubungkan ke setiap node di hidden layer dengan menggunakan persamaan 2
𝑧_𝑖𝑛 𝑗 =   𝑣 0𝑗 +   ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1 (2)
Kemudian hasil tersebut diterapkan ke dalam fungsi aktivasi dengan menggunakan persamaan 3
𝑧 𝑗 = 1 1 + 𝑒 −𝑧_𝑖𝑛𝑗 (3)
e. Setiap node di hidden layer dihubungkan ke node output layer dengan menggunkan persamaan 4
𝑦_𝑖𝑛 𝑘 = 𝑤 0𝑘 +   ∑ 𝑧 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 𝑛 𝑘=1 (4)
Kemudian hasil tersebut diterapkan ke dalam fungsi aktivasi dengan menggunakan persamaan 5
𝑦 𝑘 = 1 1 + 𝑒 −𝑦_𝑖𝑛𝑘 (5)

## Fase II Backward
f. Selanjutnya  tahap  umpan  balik  untuk  menghitung  error  antara  target  data  asli  dan  target  yang  dihasilkan  oleh output dengan menggunakan persamaan 6

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
𝛿 𝑘 = (𝑡 𝑘 −   𝑦 𝑘 ) 𝑦 𝑘 (1 −   𝑦 𝑘 ) (6)
Kemudian  melakukan  perbaikan  bobot  dan  bias  di  setiap  node  outuput  layer  dari  nilai 𝛿 𝑘 yang  telah  dihitung sebelumnya dengan menggunakan persamaan 7 dan 8
∆𝑤 𝑗𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 𝑧 𝑗 (7)
∆𝑤 0𝑘 =  𝛼 𝛿 𝑘 (8)
g. Selanjutnya  setiap  node  outuput  layer  menerima  masukan  delta  yang  telah  dihitung  sebelumnya  dengan menggunakan persamaan 9
𝛿_𝑖𝑛 𝑗 =   ∑  𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘 𝑚 𝑘=1 (9)
Kemudian hasil tersebut diterapkan ke dalam fungsi aktivasi menggunakan persamaan 10
𝛿 𝑗 =   𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑧 𝑗 (1 − 𝑧 𝑗 ) (10)
Kemudian melakukan perbaikan bobot dan bias di setiap node hidden layer menggunakan persamaan 11 dan 12
∆𝑣 𝑖𝑗 =  𝛼 𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 (11)
∆𝑣 0𝑗 =  𝛼 𝛿 𝑗 (12)
Fase III Perubahan Bobot h. Selanjutnya melakukan perubahan bobot pada node output layer menggunakan persamaan 13
𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑤 𝑗𝑘 (13)
Melakukan perubahan bobot pada setiap node hidden layer menggunakan persamaan 14
𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) =   𝑣 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) +   ∆𝑣 𝑖𝑗 (14)
i. Terakhir tes kondisi berhenti. Apabila kondisi berhenti telah terpenuhi maka proses pelatihan dapat dihentikan.

## 2.6 Pengujian Algoritma Backpropagation
Setelah di lakukan pelatihan backpropagation maka didapatkan bobot baru kemudian bobot baru ini akan digunakan pada  data  testing.  Data  testing  ini  di  proses  hanya  menggunakan  tahapan  feedforward  dengan  menggunakan persamaan (2) hingga persamaan (5). Hasil evaluasi dari prediksi kelas positif negatif yang dicocokkan dengan inputan kelas testing dan diukur peformanya dengan value loss dan value akurasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Data Balance dan Imbalance
Pada penelitian ini komposisi dataset tidak seimbang di mana kelas dikabulkan 724 dan kelas ditolak 55. Pada model backpropagation  menggunakan  dataset  yang  tidak  seimbang  akan  mengakibatkan  bias  terhadap  kelas  yaitu  model akan mendeteksi kelas yang lebih besar. Pada data imbalance menggunakan arsitektur jaringan 6-7-1, learning rate 0,01 dengan pembagian dataset 80:20 dan maksimal epoch 300. Adapun loss yang digunakan adalah MSE dan metrik yang digunakan adalah f1-score.
Table 5. Hasil testing f1-score pada data imbalance Label Precision Recall F1-score 0 0.93 1.00 0.96 1 0.00 0.00 0.00
Tabel 5 memperlihatkan bahwa nilai presisi pada kelas 0 menjelaskan bahwa berapa rasio putusan yang benar dikabulkan  dari  keseluruhan  putusan  yang  diprediksi  dikabulkan  adalah  0.93  begitu  dengan  kelas  sebaliknya. Sedangkan  nilai  recall  pada  kelas  0  menjelaskan  berapa  rasio  putusan  yang  diprediksi  dikabulkan  dibandingkan keseluruhan putusan yang sebenarnya dikabulkan adalah 1.00 begitu dengan kelas sebaliknya.  Sedangkan nilai f1- score pada kelas 0 menjelaskan perbandingan rata-rata presisi dan recall yang dibobotkan dengan nilai 0.96. Dapat disimpulkan bahwa nilai untuk setiap kelas sangat jauh nilainya dimana nilai untuk kelas dikabulkan 0.96 dan kelas ditolak  0.00  adapun  value  lossnya  0.05  dan  akurasinya  0.93  dengan  f1-score  yang  compang  maka  diperlukan penyeimbangan dataset. Penyeimbangan dataset dilakukan dengan cara membagi komposisi dataset dengan 1:2 bobot komposisi dataset menjadi 100 untuk putusan dikabulkan dan 55 untuk putusan ditolak.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
Table 6. Hasil testing f1-score pada data balance
Label Precision Recall F1-score 0 0.67 0.95 0.78 1 0.75 0.25 0.38
Tabel 6 memperlihatkan hasil data testing dengan f1-score untuk data yang balance cukup meningkat dengan nilai untuk kelas dikabulkan 0.78 dan kelas ditolak 0.38 adapun value lossnya 0.21 dan akurasinya 0.68 terlihat bahwa model  prediksi  sudah  dapat  memprediksi  kelas  di  tolak  dengan  itu  maka  dataset  balance  akan  dilakukan  untuk pengujian berikutnya.

## 3.2 Sensitivitas Parameter Uji
Setelah di lakukan peyeimbangan dataset maka dilakukan beberapa parameter uji untuk melihat performa akurasi yang lebih baik. Adapun beberapa parameter yang akan diujikan dengan arsitektur jaringan dengan layer 6-7-1, 6-9-1, dan 6-12-1, learning rate 0.01, 0.03, dan 0.09 maksimal epoch 300. Tabel 7, tabel 8, dan tabel 9 memperlihatkan hasil data testing dengan pembagian data 70:30, 80:20, dan 90:10.
Table 7. Hasil testing dengan pembagian data 70:30 No Arsitektur Learning rate Epoch MSE Akurasi (%) 1 6-7-1 0.1 300 0.1772 72% 2 0.3 300 0.2085 72% 3 0.9 300 0.2552 70% 4 6-9-1 0.1 300 0.2113 70% 5 0.3 300 0.2673 65% 6 0.9 300 0.1700 72% 7 6-12-1 0.1 300 0.2251 65% 8 0.3 300 0.2123 72% 9 0.9 300 0.1871 72%
Tabel 7 menjelaskan hasil testing untuk pembagian data 70:30 yang mana pada arsitektur 6-7-1 dengan learning rate 00.1 menghasilkan nilai MSE terkecil 0.1772 dengan akurasi sebesar 72%
Table 8. Hasil testing dengan pembagian data 80:20
No Arsitektur Learning rate Epoch MSE Akurasi (%) 1 6-7-1 0.01 300 0.2155 68% 2 0.03 300 0.2385 70% 3 0.09 300 0.2008 74% 4 6-9-1 0.01 300 0.2353 64% 5 0.03 300 0.2483 68% 6 0.09 300 0.1402 80% 7 6-12-1 0.01 300 0.2217 70% 8 0.03 300 0.3412 61% 9 0.09 300 0.2245 70%
Tabel 8 menjelaskan hasil testing untuk pembagian data 80:20 yang mana pada arsitektur 6-9-1 dengan learning rate 00.9 menghasilkan nilai MSE terkecil 0.1402 dengan akurasi sebesar 80%.
Table 9. Hasil testing dengan pembagian data 90:10
No Arsitektur Learning rate Epoch MSE Akurasi (%) 1 6-7-1 0.01 300 0.2954 68% 2 0.03 300 0.3637 56% 3 0.09 300 0.2623 68% 4 6-9-1 0.01 300 0.2933 68% 5 0.03 300 0.2396 75% 6 0.09 300 0.3008 68% 7 6-12-1 0.01 300 0.3547 56% 8 0.03 300 0.3530 62% 9 0.09 300 0.2718 68%
Tabel 9 menjelaskan hasil testing untuk pembagian data 90:10 yang mana pada arsitektur 6-7-1 dengan learning rate 0.09 menghasilkan nilai MSE terkecil 0.2623 dengan akurasi sebesar 68%. Dari segi akurasi hasil pengujian yang telah dilakukan dengan membandingkan sensitifitas parameter uji di peroleh parameter yang menggunakan pembagian

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
dataset  80:20  dengan  arsitektur  6-9-1  learning  rate  0.09  epoch  300  dan  nilai  akurasinya  adalah  80%  adalah  yang terbaik.

## Gambar 4. Grafik Akurasi Terbaik
Gambar  4  merupakan  grafik  terhadap  parameter  terbaik  yang  diujikan  sebelumnya.  Grafik  ini  menjelaskan bahwa semakin tinggi learning rate semakin bagus akurasi yang dihasilkan.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pengujian yang telah dilakukan bahwa metode backpropagation dapat di terapkan pada prediksi putusan perceraian. Metode backpropagation dapat menunjukkan performa yang cukup baik meskipun menggunakan dataset yang kecil. Penentuan parameter sangat berpengaruh terhadap model backpropagation yang dibuat.  Parameter yang paling  optimal  didapatkan  pada  model  arsitektur  jaringan  6-9-1  learning  rate  0.09  epoch  300  dengan  pembagian dataset 80% data latih dan 20% data uji dan nilai akurasinya adalah 80%. Semakin tinggi learning rate akurasi yang dihasilkan semakin bagus. Jumlah neuron hidden layer yang berbeda akan mempengaruhi nilai akurasi.  Saran untuk penelitian selanjutnya menggunakan data latih yang lebih besar dengan porsi akurasi yang seimbang agar akurasi yang dihasilkan lebih baik. Melakukan pengembangan penelitian dengan mengimplementasikan ke website atau aplikasi.

## REFERENCES
[1] U. H. Sanjaya and A. R. Faqih, Hukum Perkawinan Islam di Indonesia, vol. Vol. 46, no. II. 2017.
[2] K. Abror, Hukum Perkawinan dan Perceraian Akibat Perkawinan. 2017.
[3] R. S. Tiara Dewi, Muhammad Amir  Masruhim, “Seri Fiqih Kehidupan Zakat,”  Lab. Penelit. dan Pengemb. FARMAKA Trop. Fak. Farm. Univ. Mualawarman, Samarinda, Kalimantan Timur, no. April, pp. 5–24, 2016.
[4] Fachrina and R. E. Putra, “Antropologi indonesia,” Antropol. Indones. Indones. J. Soc. Cult. Anthropol., vol. 34, no. 2, pp. 101–112, 2013.
[5] N. S. Manna, S. Doriza, and M. Oktaviani, “Cerai Gugat: Telaah Penyebab Perceraian Pada Keluarga di Indonesia,” J. Al- AZHAR Indones. SERI Hum., vol. 6, no. 1, p. 11, 2021, doi: 10.36722/sh.v6i1.443.
[6] S. R. Ramadhani and N. Nurwati, “Dampak Pandemi Covid-19 Terhadap Angka Perceraian,” J. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy., vol. 2, no. 1, p. 88, 2021, doi: 10.24198/jppm.v2i1.33441.
[7] Pengadilan  Agama  Pekanbaru,  “Pengadilan  Agama  Pekanbaru,”  Layanan  Publik,  2017.  https://www.pa- pekanbaru.go.id/layanan-publik/informasi-perkara/direktori-putusan
[8] Presiden Republik Indonesia, “PP No 9 tahun 1975,” PP Republik Indones., p. 3, 2014.
[9] U.  D.  Rahayu  et  al.,  “Analisis  Kasus  Perceraian  Pada  Pengadilan  Negeri  Bekasi  Menggunakan  Algoritma  K-Means Clustering,” vol. 6, no. 1, pp. 165–172, 2022.
[10]  A. Mubarok, “Psikologi Keluarga,” in Psikologi Keluarga, Malang: Madani, 2016, p. 143.
[11]  P. R. Amato, “Učinci rastave braka na odrasle i djecu: Najnoviji nalazi,” Drus. Istraz., vol. 23, no. 1, pp. 5–24, 2014, doi: 10.5559/di.23.1.01.
[12]  S. Sucipto, M. Anna, M. Arwani, and Y. Hendrawan, “A rapid classification of wheat flour protein content using artificial neural network model based on bioelectrical properties,” Telkomnika (Telecommunication Comput. Electron. Control., vol. 17, no. 2, pp. 920–927, 2019, doi: 10.12928/TELKOMNIKA.V17I2.9450.
[13]  F.  Khairati  and  H.  Putra,  “Prediksi  Kuantitas  Penggunaan  Obat  pada  Layanan  Kesehatan  Menggunakan  Algoritma Backpropagation Neural Network,” J. Sistim Inf. dan Teknol., vol. 4, pp. 128–135, 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i3.158.
[14]  L.  Sinurat,  “Penerapan  Jaringan  Syaraf  Tiruan  Deteksi  Bahaya  Kelebihan  Mengkomsumsi  Kafein  dengan  Menggunakan Metode Backpropagation,” J. Inf. Syst. Res., vol. 1, no. 3, pp. 115–122, 2020.
[15]  S. Sonang, A. T. Purba, and S. Sirait, “Prediksi Prestasi Mahasiswa Dengan Menggunakan Algoritma Backpropagation,” J. Tek. Inf. dan Komput., vol. 5, no. 1, p. 67, 2022, doi: 10.37600/tekinkom.v5i1.512.
[16]  D. A. Subandi , Basuki Hari Prasetyo, “Prediksi Jumlah Pasien Sembuh COVID-19 Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan,” J. Bit, vol. 17, no. 2, pp. 46–52, 2020.
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 0 0,02 0,04 0,06
0,08 0,1
Akurasi (%)

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 4, No 3, Desember 2022 Page: 1188 − 1195 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v4i3.2437
[17]  K. Wong, A. P. Wibawa, H. S. Pakpahan, A. Prafanto, and H. J. Setyadi, “Prediksi Tingkat Inflasi Dengan Menggunakan Metode  Backpropagation  Neural  Network,”  Sains,  Apl.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf.,  vol.  1,  no.  2,  p.  8,  2019,  doi: 10.30872/jsakti.v1i2.2600.
[18]  M. D. Yudianto, T. M. Fahrudin, and A. Nugroho, “A Feature-Driven Decision Support System for Heart Disease Prediction Based on Fisher’s Discriminant Ratio and Backpropagation Algorithm,” Lontar Komput.  J. Ilm. Teknol. Inf., vol. 11, no. 2, p. 65, 2020, doi: 10.24843/lkjiti.2020.v11.i02.p01.
[19]  M. R. Zamroni and S. Mujilahwati, “Metode Jaringan Syaraf Tiruan Untuk Memprediksi Penjualan Pakaian Pada Distro Di Lamongan,” J. Mnemon., vol. 5, no. 1, pp. 26–30, 2022, doi: 10.36040/mnemonic.v5i1.4459.
[20]  J. Siang, “Jaringan Syaraf Tiruan dan Pemograman Menggunakan Matlab,” Pemograman Backpropagation Dengan Matlab. pp. 247–275, 2005.
[21]  M. A. Wirawan, Metode Penalaran dalam Kecerdasan Buatan. Depok: Rajawali Pers, 2017.
[22]  M. Melladia and I. R. Mardani, “Implementasi Algoritma Backpropagation Prediksi Kegagalan Siswa Pada Mata Pelajaran Matematika,”  J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi),  vol.  2,  no.  3,  pp.  753–759,  2018,  doi: 10.29207/resti.v2i3.588.
[23]  E. P. Cynthia and E. Ismanto, “Memprediksi Ketersediaan Komoditi Pangan Provinsi Riau,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Univrab, vol. 2, no. 2, pp. 196–209, 2018.